在TensorFlow中更新變量的方法通常是使用tf.assign或者tf.assign_add函數。這些函數允許將一個新的值分配給一個變量，或者將一個值加到一個變量上。例如，可以使用如下代碼來更新一個變量：
import tensorflow as tf
# 創建一個變量
var = tf.Variable(1.0)
# 更新變量
new_value = tf.add(var, 1.0)
update = tf.assign(var, new_value)
# 初始化變量
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(var)) # 輸出初始值為1.0
sess.run(update)
print(sess.run(var)) # 輸出更新后的值為2.0
這里，首先創建了一個變量var，然后使用tf.add函數計算新的值，并使用tf.assign函數將新的值賦給var，從而更新了這個變量的值。
